AI（Stable Diffusion WebUI）で画像生成をしていると意外と言うことを聞いてくれないということがよくありますよね。例えばキャラクターの髪や目や服の色がまちまちだったり、そもそもうまく出せなかったり……そんな悩みを解消するのが今日ご紹介するLoRAというわけです。 そもそもLoRAって何？ 簡単に言えば素材となる画像を20～30枚程度用意し、AIに特徴を覚えさせることで人物や、背景、絵柄などを簡単に変更できるファイルのことです。 Hugging Faceやcivitaiなどには多くのLoRAが公開されています。にきもなか先生がまとめてくださっているので、どんなものがあるのか気になる方はこちらをご覧ください。 Civitaiに公開されているLoraの昨日公開分までをまとめました。 AI制作の一助になれば幸いです。 多分600個くらいあります あなたの性癖の為のLoraリン
イラストの生成方法なので技術情報サイトで公開すべきか迷いましたが、ローカル環境では生成手順にコマンドプロンプトの操作を必要とするためこちらにも投稿します。 はじめに Stable Diffusionにはテキストから画像を生成するtxt2imgと画像から画像を生成するimg2imgという機能が実装されています。今回はimg2imgを使用してある程度好みの絵柄になるまで試行錯誤を行った過程を記録したいと思います。 環境構築 私が使用しているグラフィックボードはVRAMが6GBしかないため、最低でも10GBのVRAMを必要とする下記リンク先の本家StableDiffusionは使用できません 代わりにフォークされた以下のStableDiffusionを使用します。 こちらのリポジトリをGit経由でClone or 直接ダウンロードして、本家に記載されている手順に従って環境構築を行ってください。(
こんにちは、画像生成AIでひたすら猫のイラストを生成している じょじお（＠jojio‗illust）です。 Stable Diffusionの記事です。 この記事ではWebUIの拡張機能のおすすめを紹介する記事になっております。 これは、私自身のメモとして今後も更新し続けていく予定です。
ビジュアル的によく知られた物を指示してください 例. Wizard, priest, angel, emperor, necromancer, rockstar, city, queen, Zeus, house, temple, farm, car, landscape, mountain, river など 強いフィーリングや神秘的な響きのする言葉は良い結果を生みやすい “a sense of awe” “the will to endure” “cognitive resonance” “the shores of infinity” “the birth of time” “a desire for knowledge” “the notion of self”など 画風(style)を決めてみてください 例. “a cyberpunk wizard” “a surreal lan
お絵描き趣味の人間が画像生成AIを使ってみた
その結果が以下。 https://i.imgur.com/UBzZTBy.jpeg このラフがしっかり仕上げされる形になってて本当にびっくりした。 ここまで来るのに環境構築も含めて5時間もかかってない。 軽く自己紹介すると、ワイはお絵描きが趣味でIT系の仕事をしとる人間や。 最近のTwitter上のオタク界隈はAI絵の炎上が絶えない。 Stable Diffusion は出たての頃にちょっと触ってみたんやけど、何百枚も生成して使える絵は片手で数えるほどだったという印象があってそのあとはあまり真面目に技術を追いかけとらんかった。しかし最近の炎上を見てて、技術的にどこまで可能でどこからが不可能になるのか確認したくなり、もう一度環境構築からやり直すことにしたんや。 Stable Diffusion の WebUI の Docker 版を入れて、イラストに特化したモデルを入れて、VAEで画像のボヤ
最近話題のお絵描きAIをGoogle Colabで試してみようという記事です。 ここで使うAIは、stability.aiの stable diffusion というモデルで、つい最近 CreativeML Open RAIL-Mライセンスの下、オープンソースでリリースされました。 StableDiffusionに関する日本語記事は、深津 貴之さんの記事が面白いので是非こちらをお読みください。 stability.aiの記事で、Google Colabを用いて使う方法についての説明があり、試してみたところ本当に簡単に実行できてしまったので、その手軽さを紹介できればと思います。 実際に試したい場合は、元記事のGoogle Colabのノートブックが丁寧に説明しているので、そちらをご覧いただければと思います。 試してみる。 必要なもの Google アカウント Hugging Face アカウ
アニメ系イラストに特化した生成AI「にじジャーニー」のスマホアプリ「niji・journey」が正式公開されたので使ってみた
画像生成AI「Midjourney」をアニメ風二次元イラストに特化させたモデル「niji・journey(にじジャーニー)」のスマホ向けアプリがiOSとAndroid向けに、2023年10月18日に正式リリースされました。スマートフォン上で高品質なアニメイラストをさくっと生成できるとのことで、実際に試してみました。 niji・journey on the App Store https://apps.apple.com/us/app/niji-journey/id6446376937 niji・journey - Google Play のアプリ https://play.google.com/store/apps/details?id=com.spellbrush.nijijourney 今回はiOS版を試してみました。App Storeで「入手」をタップしてインストールしました。 起動
「Waifu Diffusion v1.2」が二次元キャラの画像生成が得意らしいということで試してみました。 ・Diffusers v0.3.0 ・Waifu Diffusion v1.2 【最新版の情報は以下で紹介】 1. Waifu Diffusion v1.2「Waifu Diffusion v1.2」は、「Stable Diffusion」を二次元イラストのデータセットでファインチューニングして作られた画像生成AIです。Danbooruの画像で学習しています。 2. Colabでの実行Colabでの実行手順は、次のとおりです。 (1) 新規のColabのノートブックを開き、メニュー「編集 → ノートブックの設定」で「GPU」を選択。 (2) パッケージのインストール。 # パッケージのインストール !pip install diffusers==0.3.0 transformers
生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる？第十回：実在モデルからSDXL用顔LoRAを作る (西川和久) | テクノエッジ TechnoEdge
https://www.techno-edge.net/special/560/recent/%E7%94%9F%E6%88%90AI%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%93%E3%82%A2%E3%82%92%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%93%E3%82%A2%E3%82%AB%E3%83%A1%E3%83%A9%E3%83%9E%E3%83%B3%E3%81%8C%E4%BD%9C%E3%82%8B%E3%81%A8%E3%81%A9%E3%81%86%E3%81%AA%E3%82%8B%EF%BC%9F続きを読む » Modelに無い顔や彼女の顔を出したい！生成AIでポートレート写真やグラビアを作っていると、同じような雰囲気の顔ばかりが結構出るのに気付く。 もちろん何パターンもあるので、毎回同じでもないのだが、XやInstagramなどの生成AI画像
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。Twitter: ＠shiropen2 大阪大学大学院生命機能研究科と情報通信研究機構CiNetに所属する研究者らが発表した論文「High-resolution image reconstruction with latent diffusion models from human brain activity」は、潜在拡散モデルを用い、磁気共鳴機能画像法（fMRI）により得られた人間の脳活動から画像を生成する手法を提案した研究報告である。実験参加者に画像を見せた際のfMRI信号から潜在拡散モデルで画像を生成する。 【修正履歴:3月8日午後6時40分更新：掲載当初のタイトルから一部内容を修正
Stable DiffusionをDocker Desktopで簡単に使い始める方法 ‣ Pocketstudio.Net
Stable DiffusionをWindowsのDocker Desktopで比較的簡単にはじめる手順をまとめました。ほぼ、自分の覚書です。 確認した環境は、Windows 10 Pro、21H2、build 19044.2846＋16GB RAM+NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER＋WSL2(Ubuntu)+Docker Desktop 4.18.0(104112) です。 どうして Stable Diffusion のために Docker Desktop を使うのか？ 楽してセットアップしたいからです。AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui というウェブ用 UI は既にありますが、動かすためには環境構築等いくつかの手順が必要です。ですが、この面倒な作業を省略してできる Stable Diffusion WebUI Docker
プロフィールに「AI+加筆」という趣旨の英語または繁体字があり、日本語の日常ツイートはほとんどせず、淡々とAIポン出しでは出来ない高クオリティにまとめられたイラストを出す。自分のTLだとブルアカがよく流れてくる。 確証は無いが、あれらは中国のゲーム会社出身のイラストレーターじゃないかと思っている。 2023年のはじめ、既に中国では、生成AIで出力したものを整える社内イラストレーターという構図ができた上で、その人員カットが問題になっていたぐらいだし、その業務の中で優れた作画技能を持ちつつ生成AIを扱うことにも長けた絵描きが沢山生まれたことは想像に難くない。 しかし、中国のイラストコミュニティにもAI利用そのものに批判的な人間は多いので、twitterに逃げて来たのではないだろうか。 そうでもなければあの、「絵描きの目で監修されている」雰囲気は出せない。本邦のワナビに毛が生えたAI絵師とは明ら
突然だが、上記はこの連載の第2回の冒頭部分だ。連載をはじめた当初は右も左もわからない状態だったので「Stable DiffusionはMacでは使えない」と断言してしまった。思い出すたびに冷や汗が出る。 とはいえご存知の通りStable Diffusionを動かすのにNVIDIAビデオカード搭載のWindows機が向いているのは事実なので、これまではすべて新規購入したゲーミングPCで作業することになんの不満も感じていない。 だが、前回紹介したStable DiffusionのUI環境のインストールや更新がワンクリックで可能になる「Stability Matrix」を使えば、PythonやPipのバージョンといった難しいことを考えなくてもMacで画像生成環境を作れるのではないかと考えた。 お詫びから7ヵ月、ずいぶん遅くなったがようやく伏線回収である。 Stability MatrixでM1
（この記事は画像生成AI Advent Calendar 2022に投稿するために書きました） この記事では、AUTOMATIC1111さんのStable Diffusion WebUI を使って、生成した画像から、Depth画像を作成して、Looking Glass Portraitや、Meta Quest 2にデータを持っていき、立体視で楽しむための方法を説明します。 （なぜか、Twitterからことごとくセンシティブ判定食らってますが、センシティブな画像は含まれてないと…思います） #LookingGlassPortrait に出してみた。立体感がある感じの画像だととてもきれいにDepthが出る。例によりうまく伝わらないのですが。#anythingv3 #stablediffusion #AIイラスト pic.twitter.com/LN5HJN0y05 — Alone1M (@Al
AIが苦手な「手」を正確に描かせるための拡張機能「Depth map library and poser」の紹介【ControlNet】
の使い方をご紹介するという内容になっています。 Stable Diffusion系のモデルを使って美少女イラスト等を生成している方であれば、キャラクターの手や指がグチャグチャになってしまう問題に悩むことが多いと思います。この問題に関しては今まで多くの解決策が模索されていましたが今一つ決定打と呼べる案がありませんでした。 しかしそんな中で「ControlNet」と呼ばれる新技術が登場し、これを活用して手や指の問題をある程度解決する方法が考案されました。そして先日にはこの方法をStable Diffusion web UIで簡単に使える無料の拡張機能が登場したので、ぜひ情報を共有しておこうと思った次第です。 ここではその拡張機能「Depth map library and poser」について、インストール方法や使い方を解説していきますね。 ※2023/04/17追記： 最新のControlN
はじめにこの記事は、初めてStable DiffusionのLoRAを作成する方に向けた解説です。わかりづらかったらすみません。 この解説ではSDXLベースのAnimagine-XL-3.1で二次元イラストのキャラクターのLoRAを作成します。 注意すでにWebUIの環境構築と生成ができていて生成に慣れている前提のガイドとなります。 Windows向けのガイドです。 また、NVIDIAのGeForce RTXグラフィックボードが搭載された高性能なパソコンが必要です。 そもそもLoRAってなんぞや？Low-Rank Adaptationが正式名称です。 難しくいうと、ウェイトとデータセットの差分を出力するものです。低ランクの行列に分解してからファインチューンすることで少ないメモリで学習できるようにしたものです。 簡単に言えば、LoRAはキャラ、衣装、シチュエーションや画風などを追加で学習した
こんにちは。デジカルチームの末永(asmsuechan)です。この記事は「フルスクラッチして理解するOpenID Connect」の全4記事中の3記事目です。前回はこちら。 www.m3tech.blog 9 JWT の実装 9.1 JWT概説 9.2 OpenID Connect の JWT 9.3 ヘッダーとペイロードの実装 9.4 署名の実装 公開鍵と秘密鍵を生成する 署名処理を作る 10 JWKS URI の実装 (GET /openid-connect/jwks) 11 RelyingParty で ID トークンの検証をする 12 OpenID Connect Discovery エンドポイントの実装 (GET /openid-connect/.well-known/openid-configuration) まとめ We're hiring 今回は全4回中の第3回目です。 (
最近AIによる描画ソフトがかなり盛り上がっており、その中でも特に「Stable Diffusion」はWeb制作者にとってもインパクトが大きく、使い方によっては制作の役に立つかもしれないと思っています。 まずはStable Diffusionで制作した画像をご覧ください。 これらの画像は写真のように見えるかもしれませんが、どれもAI描画ソフトから出力されたものです。出力後に一切補正はしていません。 「こういう画像が欲しい」と頭で考えてから出力が完了するまでの時間は、約30分程度です。 以下のような、自分でつくるのはちょっと面倒なアイソメトリック風イラストや3DCG風の画像も制作できます。 建築イメージのような画像も制作できます。 自分で作るのは面倒な、タイリング画像（縦横に繰り返し表示できる画像）も制作できます。さらに合わせ技として、「アイソメトリック風のタイリング画像」の制作もできます。
画像生成AI「Stable Diffusion」でたった1枚の画像から「特定の画像っぽい○○」をわずか数十秒で生成する方法が発表される
Stable Diffusionなどの画像生成AIに、特定の画像や画風を特定の単語に圧縮してAIに指示することで、自分の生成したい画像を任意の画像によく似せる「最適化」が可能です。テル・アビブ大学のコンピューター科学者であるリノン・ガル氏らのチームが、たった1枚の画像と5～15ステップの調整で画像の最適化を実現する方法を発表しました。 [2302.12228] Designing an Encoder for Fast Personalization of Text-to-Image Models https://doi.org/10.48550/arXiv.2302.12228 Encoder-based Domain Tuning for Fast Personalization of Text-to-Image Models https://tuning-encoder.github
AIで生成した画像を使った漫画の著作権がアメリカで物議を醸したり、漫画の設定やあらすじを提案してくれるAIサービスが登場したりと、AIは絵やイラストの生成だけでなく漫画作品の制作にも活用されるようになってきています。中国のByteDanceと南開大学の研究チームが、ストーリーのある漫画を出力できるAIモデル「StoryDiffusion」を発表しました。 StoryDiffusion: Consistent Self-Attention for Long-Range Image and Video Generation https://storydiffusion.github.io/ StoryDiffusionは、統一感のある漫画キャラクターを出力することが可能です。例えば、以下は上からコマドリ、リス、ハリネズミのキャラクターを、左から順に「ベッドで起きる」「朝食を食べる」「道路にいる
ポーズ制御技術である「ControlNet」は「Stable Diffusion」などの画像生成AIでイラストを出力する際、棒人間のような3Dモデル「ボーン」（骨組み）を組み合わせてイラストの構図やキャラクターのポーズを指定するもの。通常なら3Dモデリングのスキルが必要な場合がある。 Puton.さんはソーシャルVRサービス「VRChat」ユーザーで、自分の動きをそのままアバターに反映できるフルトラッキング環境を持っていた。そこで「アバターでControlNet用のポーズ指定ができるのではないか」と思い付いたという。VRChatで使うアバターをボーン姿にして動かせるようにし、そのシーンをControlNetに入力したのだ。その結果、ポーズを指定する画像を簡単に入手できるようになったという。アバターの作成手順は以下の通りだ。 アバター作成時の基本姿勢であるTポーズ（直立で両腕を横に伸ばした姿
LoRA 簡単に言えば素材となる画像を20～30枚程度用意し、AIに特徴を覚えさせることで人物や、背景、絵柄などを簡単に変更できるファイルのこと。 例えばキャラクターの髪や目や服の色がまちまちだったり、そもそもうまく出せなかったりそんな悩みを解消します。 既存のLoRAを自分の環境で使いたい場合はcivitaiなどからダウンロードしてください。
電通国際情報サービス、オープンイノベーションラボの比嘉康雄です。 Stable Diffusionシリーズ、今回は、美少女写真の呪文です。 今回の記事は、レンズ編がベースになっています。まだ、ご覧になっていない方は、もしよろしければお試しください。 今回の企画は、【公開】Stable Diffusionで美しい女性のポートレートを描くの記事が素晴らしかったので、思いついた企画です。まだ、見ていない方は是非ご覧ください。 Stable Diffusionのおすすめコンテンツはこちら。 Waifu Diffusion 1.3.5_80000 v2.1 金髪美女写真 v2.1 美少女アニメ画 v2.1 AUTOMATIC1111 v2.0 美少女イラスト v1.5 美少女画検証 美少女アニメ画改善版 美少女を高確率で出す呪文 美少女アニメ画 美少女写真編 女性イラスト 魅惑的な女アニメ画（トゥー
文章に沿った楽曲を自動生成してくれるAI「Riffusion」登場、画像生成AI「Stable Diffusion」ベースで誰でも自由に利用可能
入力した文章(プロンプト)に沿って画像を生成してくれるAI「Stable Diffusion」は、モデルデータが一般公開されていることから多くの人にカスタマイズを施されています。そんなStable Diffusionのモデルを調整して、文章を入力するだけで楽曲を生成してくれるAI「Riffusion」が開発されました。 Riffusion https://www.riffusion.com/ Riffusionの開発チームは、誰でも簡単にRiffusionを利用できるようにしたウェブアプリを公開しています。ウェブアプリにアクセスすると、画面右側に「post-teen pop talent show winner(賞を勝ち取った10代のアーティスト)」というプロンプトが表示されます。楽曲を再生するには、画面右上の再生ボタンをクリックすればOK。 再生ボタンをクリックすると、画面左側の図形が上
rinna社、日本語に特化した画像生成モデル「Japanese Stable Diffusion」を公開〜日本語画像生成モデルの公開と画像生成サービスの開始〜 rinna株式会社（本社：東京都渋谷区/代表取締役：ジャン“クリフ”チェン、以下rinna社）は、日本語に特化した画像生成モデル「Japanese Stable Diffusion」を公開します。また、このモデルを用いた画像生成サービスも提供開始します。 ■背景 rinna株式会社は「人とAIの共創世界」をビジョンに掲げ、人と人との間にAIが介在することによる豊かなコミュニケーションを通して、すべての人が自分らしい創造性を発揮できる社会の実現を目指しています。その取り組みの中で、画像などの非言語コミュニケーションを重要視し、かねてよりAIりんなをはじめとしたAIキャラクターが発信する画像生成や、研究成果として学習済みの言語画像モデル
画像をドット絵風にする拡張機能「Pixelization」の使い方【Stable Diffusion web UI】
をご紹介するという内容になっています。 Stable Diffusion web UIの拡張機能リストを見てみると「マイナーだけど便利な拡張機能」が色々あるのですが、中でもweb UIの生みの親・AUTOMATIC1111氏による拡張機能「Pixelization」がニッチな需要を満たす割にあまり知られていなさそうだったので今回記事を書こうと思った次第です。 ここではこの拡張機能について 概要とインストール方法 使い方 を解説していきます。使いこなせば2Dゲーム開発などにとても役立ちそうなのでぜひ最後までご覧いただければと思います。
導入方法と基礎的な使い方は上を参考ください。 こんにちは、今回はNovelAIで生成した画像から、差分画像を作る方法を紹介していこうと思います。 普通にpromptを回すと、角度もキャラも全然違う画像が生成されまくりますが、今回の方法を使えば、実用的な差分画像を作れるようになります。 Seed固定で差分を作る方法 1.最初の画像を生成するSeed:1459960033 1girl, hatsunemiku, ukiyo-e, kanzashi, red kimono flower print, light smile, finger to mouth, moonまずは好きな画像を生成します。 今回はサンプルとして、着物ミクさんが月を背景に指を口に当てている絵を生成してみました。 2.Seedをコピーするこの画像の左下の数字をクリック、もしくはスマホならタップします。 するとこの数字をコピー
画像生成AI用Promptジェネレーター
promptに何をすればいい？ midjourneyやStable Diffusionである画像生成AIのキーワードの生成フォームです。チェックボックスを選んでGenerateボタンをクリックすると、Promptにコピペできる呪文を生成します。便利に使ってください。 プロンプトをカンマで区切る ON テンプレ呪文 人の顔など、すぐに作れない要素を詰め合わせたテンプレート呪文です。 なし 人の顔再現(human face head hair forehead temple face nose cheek mouth lips ear jaw smile) 人の全身(human face head hair forehead temple face eye eyebrow eyelash eyelid eyeball iris cornea nose cheek mouth lips ear
髪型の英語名【画像生成AI用】
こんにちは、画像生成AIでひたすら猫のイラストを生成している じょじお（＠jojio‗illust）です。 この記事では髪型・ヘアアレンジ・ヘアカラーに関する英語をまとめています。
GitHub - CompVis/stable-diffusion: A latent text-to-image diffusion model
Stable Diffusion was made possible thanks to a collaboration with Stability AI and Runway and builds upon our previous work: High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models Robin Rombach*, Andreas Blattmann*, Dominik Lorenz, Patrick Esser, Björn Ommer CVPR '22 Oral | GitHub | arXiv | Project page Stable Diffusion is a latent text-to-image diffusion model. Thanks to a generous compute
「かわいいアニメの女の子の画像を生成したい」 「短いプロンプトで高画質な画像を生成したい」 このような場合には、CarDos Animeがオススメです。 この記事では、CarDos Animeについて解説しています。 本記事の内容 CarDos Animeとは？CarDos Animeの利用方法CarDos Animeの動作確認 それでは、上記に沿って解説していきます。 CarDos Animeとは？ CarDos Anime | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai https://civitai.com/models/25399/cardos-anime CarDos Animeとは、アニメ画像の生成が得意なStable Diffusion用モデルです。 多人数の表示を上手く表現できます。 また、ちびキャラも簡単に生成可能です。 このモデルの開発者
Noa_AI @Ark_Noa_01 たんさんのRT・いいね・フォローをありがとうございます！DMとかリプに全部対応出来てなくてすみません。 たまたまツイートが伸びたので宣伝させてください。 YoutubeでMMD動画の過去作を中心に投稿しているので、良かったらみていってください。 youtube.com/@remuu3901 2023-05-14 23:37:14
画像生成AI「DALL-E」のシステムメッセージが発見され「プロンプトは大文字にした方がいいのか？」などと指摘されてしまう事態に
対話型AIのChatGPTに完全統合された画像生成AI「DALL-E 3」をテストしているユーザーが、ChatGPTとDALL-E 3の間でやりとりされていると思しき内部プロンプトを発見しました。このプロンプトには「Please」という単語や大文字で書かれた文章が見つかったため、「AIに何か指示するときには大文字や丁寧語が有効なのでは？」とのうわさが立ち始めています。 Thanks to AI, the future of programming may involve YELLING IN ALL CAPS | Ars Technica https://arstechnica.com/information-technology/2023/10/thanks-to-ai-the-future-of-programming-may-involve-yelling-in-all-caps/
画像生成AI「Stable Diffusion 2.0」を無料でサクッと使えるウェブサイトを見つけたので生成結果を「Stable Diffusion 1.4」と比べてみたよレビュー
文章(プロンプト)を入力するだけで画像を生成してくれるAI「Stable Diffusion」のバージョン2.0が2022年11月24日に正式リリースされました。そんなStable Diffusion 2.0を簡単に試せるウェブサイトが公開されていたので、実際に画像を生成して従来のStable Diffusion 1.4の生成結果と比較してみました。 Stable Diffusion 2 | Baseten https://app.baseten.co/apps/VBlnMVP/operator_views/nBrd8zP 上記のリンクにアクセスすると、以下のような画面が表示されます。 画像を生成するには、下部の入力エリアにプロンプトを入力してから右側の「Generate」をクリックすればOK。今回は上記の入力例に記されているプロンプト「A lion wearing a cowboy ha
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